可见-近红外漫反射光谱技术对羊毛和羊绒的鉴别研究

应用可见-近红外漫反射光谱技术对甘肃不同地区的130个羊毛和羊绒样品进行定性鉴别研究。结果表明：采用主成分-马氏距离聚类判别分析法,羊毛和羊绒样品界线;主成分回归分析技术结合多元离散校正、一阶导数等预处理方法,以及最佳主成分因子为8、不确定因子为1.00等参数,建立的定性鉴别模型预测性能较好,外部验证正确率为100%。说明利用可见-近红外漫反射光谱定性分析技术可以快速鉴别羊毛和羊绒。     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

近红外漫反射光谱法快速无损鉴别阿胶真伪

采用近红外光谱漫反射光谱技术和模式识别技术快速鉴别阿胶真伪.收集来源不同的阿胶(真品8个,伪品6个),采集其近红外漫反射光谱,使用多重散射校正和小波变换对光谱进行预处理后,分别应用相似度匹配和马氏距离方法建立质量鉴别模型.相似度法使用真品谱图作为标准谱图,用样品谱图与标准谱图的相似度值来鉴别阿胶质量;对阿胶样品进行重复扫描得到28张谱图,随机分为3组后应用马氏距离法建立交叉验证鉴别模型.两种模式识别方法均能准确无误的鉴别阿胶真伪,表明近红外光谱和模式识别技术结合可快速、准确、客观地进行阿胶质量鉴别,可推广到其他中成药的质量鉴别.     

近红外光谱的李果实褐变鉴别方法研究

在采后冷藏过程中,李果实很容易发生褐变,这是影响其品质的重要因素之一。有关李果实褐变的传统检验手段绝大多数为破坏性检验,且主观性强、一致性差。为此,使用了近红外光谱的方法来实现对李果实褐变和非褐变的无损、快速鉴别。采集4 000～12 500 cm-1波长范围内的124个李果实样品(褐变样品70个,非褐变样品54个)的近红外漫反射光谱,基于主成分分析的马氏距离判别分析和反向传播人工神经网络定性鉴别模型,通过比较和考察上述模型对褐变样品和非褐变样品识别的准确程度,筛选出能够有效鉴别李果实褐变的新方法。结果表明：在对样品全波段光谱数据做主成分分析后,以前10主成分得分作为输入变量所建立起来的马氏距离判别分析和反向传播人工神经网络模型均能够对李果实褐变与否进行有效识别,且后者判别效果更佳,其校正集和预测集的判别正确率分别为100%和97.56%,对非褐变样品和褐变样品的判别正确率分别达到100%和98.57%。因此,采用近红外光谱分析技术并结合化学计量学方法能够对李果实是否褐变进行快速、无损、有效的鉴别。     

近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究

茶叶快速准确鉴别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。该研究采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种中国名茶。研究结果表明,在6 500～5 300 cm-1波数范围内的光谱,通过MSC预处理方法,用8个主成分建立的模型最好,模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到98.75%和95%。该研究为快速准确鉴别茶叶提供了一种新思路。     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。     

局部建模方法用于烟草样品的近红外光谱定量分析

采用近红外光谱在主成分空间的距离作为样本相似性的判据,建立了一种用于近红外光谱定量分析的局部建模方法。该方法首先对校正集的光谱进行主成分分析(PCA),然后基于主成分空间中预测样本与校正集样本的距离选择校正子集并建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型。对欧氏距离和马氏距离的比较表明,欧氏距离可以更好地表达样本之间的相似性。将所建立的方法用于烟草样品中氯和尼古丁含量的测定,结果表明局部建模方法比常用的全局建模方法具有更好的预测准确性,特别是在低含量成分的预测中具有明显优势。     

近红外光谱分析青贮玉米NDF中判别异常光谱的研究

对近红外光谱分析青贮玉米中性洗涤纤维(NDF)中异常光谱的判别进行了研究。该试验通过将马氏距离阈值分别设定为3(固定值)、2倍马氏距离平均值和马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差三种不同值,分别判别和剔出建模过程中的异常光谱,比较不同的阈值设定对模型效果的影响。结果表明,当马氏距离阈值设为3(固定值)时,异常光谱剔出不收敛,可靠性不高。当马氏距离阈值设为2倍马氏距离平均值时,剔出后模型的相关系数、标准差、决定系数及综合得分均低于剔出前,可靠性不高。只有当马氏距离阈值设定为马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差时,预测模型的最高相关系数ｒ达到0.97,标准差为2.456,模型预测效果最佳。因此,将马氏距离阈值设定为马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差对近红外光谱分析青贮玉米NDF中异常光谱判别的可行性较高,在这种情况下剔出异常光谱后模型效果最佳。     

紫外/可见光下海洋溢油油种光谱识别方法

为了考察高光谱技术对海洋溢油种类的鉴别能力,进行了模拟溢油实验。利用紫外三种波长光源(254nm、302nm、365nm)和可见光两种光源(日光灯和阳光)照射海水上的油墨,使用AvaSpec-2048地物光谱仪采集5个油种(汽油、柴油、煤油、机油、花生油)的高光谱数据(200~1160nm),基于这些数据,通过PCA进行特征优化,使用前10个主分量构建了支持向量机的油种识别模型,使用网格法对支持向量机参数C和gamma进行参数寻优,通过5折交叉验证法进行了结果测试。结果表明,阳光下的光谱识别率最高,日光灯下的识别效果最差,三种紫外灯在波长302nm透射下识别率较高,在254nm和365nm下的识别效果相当。由此可见,在油种鉴别过程中光源的类型、照射方式、光强都会影响到油种的识别效果。     

基于RBF神经网络的较低浓度下同步荧光光谱的溢油鉴别

针对海面溢油样品的含量难以确定,同时考虑到海水掺杂及风化等问题的影响,提出了在较低非线性浓度范围内采集溢油嫌疑样品的同步荧光光谱,获取其训练样本集,利用主成分分析法(Principal com-ponent analysis,PCA)提取其特征光谱,结合径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络对肇事样本和嫌疑样本进行模式识别的方法。通过对相近油源原油样品分类识别研究表明:该方法仅需单次对肇事样本同步光谱测量,再借助数据分析,就可以很好区分相近油源溢油样品,外扰对识别率影响也不大。RBF神经网络算法识别率在92%左右。该结论对海洋环境中溢油的实时检测及油指纹数据信息库的建立有重要意义。     

数字图像识别在混合油类三维荧光光谱分析中的应用

海上溢油已成为全球环境污染的重要问题之一,溢油严重破坏了海洋生态的平衡,并导致人类健康受到危害。因此,研究高效的溢油检测方法对保护海洋生态环境具有重要意义。三维荧光光谱技术因能获得溢油的“指纹”图谱而成为溢油鉴别领域的有效分析手段,其与平行因子分析算法相结合获得了良好的溢油鉴别效果。但平行因子算法在使用过程中需要确定不同石油产品本身所适用的浓度范围,且其对预估计组分数敏感,组分数选择是否准确直接影响最终定性定量结果,这些问题都会对油类检测造成使用上的限制。油类组分极为复杂,其中各组分间不存在统一的线性浓度范围,其相互之间还受到荧光猝灭效应的影响。直接对未经稀释的油类样本进行光谱数据采集,所获得的三维荧光光谱会因样本中组分的种类及其含量不同而存在较大差异,导致对三维荧光光谱数据进行解析的平行因子分析算法不再适用。但组分的种类及含量相近的油样其光谱特征相似度较高,并且随着特定组分及其含量的改变,其光谱形状的变化规律也较为明显。基于此,将三维荧光光谱和数字图像识别相结合,提出一种针对混合油类样本的辨识方法。首先,利用五种矿物油（汽油、柴油、航空煤油、机油和润滑油）配制三类混合油样本,其中每类混合油是用其中两种不同矿物油以不同体积比直接混合配制而成;然后利用FS920荧光光谱仪获取样本的三维荧光光谱数据,并对该数据进行求导及灰度化预处理,进而得到三维荧光导数光谱灰度图;其次提取样本三维荧光导数光谱灰度图的颜色、纹理和形状等数字图像特征;最后,通过Fisher判别分析建立样本的分类模型,采用逐步回归建立混合油样本各组分相对体积的定量模型。分类模型对三类混合油样本的分类及识别效果良好。所建立的定量模型的线性相关性R大于0.99,显著性检验p值小于0.05。研究结果表明,三维荧光光谱的数字图像特征可以被本文所述方法有效提取并用于对油类样本的定性定量分析。该研究为海面溢油检测提供了一种简单、可靠的识别方法。     

多模式融合下的海洋溢油高光谱成像油种识别方法

为利用不同油种的发光特性来探测海洋溢油,通过高光谱成像仪,在两种照明模式下采集了6种溢油油种的高光谱图像。基于33个波段构建了波段均值、波段差、波段比和归一化波段比4个辐射指数,提出了基于Fisher和PCA的模型共识的溢油高光谱特征选择方法,采用RBF-SVM模型对油种进行识别。比较发现,本文构建的基于光源混合、波段运算和模型共识的多模式融合方法,从不同侧面提高了模型的溢油识别能力,识别率达到了99.1%以上,比单一方法提高了10%以上。结果表明,多模式融合有效提高了海洋溢油的识别率。     

Superhydrophobic MoS2-based multifunctional sponge for recovery and detection of spilled oil

Oil spills are a major threat to the marine ecosystem, requiring immediate solutions to remove spilled oil from oceanic environments. In this study, we report a superhydrophobic molybdenum disulfide (MoS₂) coated polydimethylsiloxane (PDMS) sponge and demonstrate its high proficiency in spilled oil recovery and oil spill detection based on oil-water separation ability. This novel oil sorbent is fabricated by a simple dip-coating to incorporate MoS₂ flakes into PDMS sponge. The optimized MoS₂-sponge displays a water contact angle of >152°, demonstrating excellent superhydrophobicity and high oil absorption (>97 wt%) for a variety of oils, including vegetable oil and fuel waste. Moreover, the material retains excellent oil absorption capability upon repetitive compression cycles. The versatility of this novel sorbent has been extended for the real-time spontaneous detection of oils by taking advantage of electrically conductive MoS₂ layers.     

基于激光诱导时间分辨荧光的原油识别方法研究

在柴油、汽油、重质燃料油等成品油和原油等溢油油源的区分方面,荧光光谱结合模式识别手段得到了广泛的应用。传统的三维荧光光谱分析方法虽然能够获得溢油样品丰富的成分信息,但难以适应现场应用的要求,目前还停留在实验室检测的阶段。发展适用于现场应用的原油识别方法,对于海洋溢油污染的快速响应与处理意义重大。面向激光雷达的需要,发展了一种基于激光诱导时间分辨荧光手段、结合支持向量机（SVM）模型的原油识别方法,从时间和波长两个不同维度出发,通过对时间窗口和波长范围的选取进行优化,获得了理想的油种识别准确率。实验结果表明通过选取ICCD探测延时为54～74 ns可以将分类正确率从全谱线数据的83.3%提高到88.1%。通过选取波长范围为387.00～608.87 nm的谱线数据,可将疑似油种的分类正确率从全谱线数据的84%提高到100%。激光荧光雷达在实际工作中,受波浪、运载平台晃动等因素的影响,探测延时会出现一定的波动。本文介绍的分类识别方法通过时间和波长两个维度的筛选,更加适用于现场探测数据的识别,并进一步凸显了原油时间分辨荧光光谱特征,为疑似油种分类识别过程中数据量的压缩提供了重要依据。     

基于稀疏非负矩阵分解和支持向量机的海洋溢油近红外光谱鉴别分析

提出一种海洋溢油近红外光谱特征提取与种类鉴别新方法.海面溢油种类鉴别对现场应急处置方案的制定和可疑溢油源的追踪具有重要意义.采用傅里叶变换近红外光谱仪测定汽油、柴油、煤油三类模拟海洋溢油样本的近红外光谱,基于稀疏非负矩阵分解算法对光谱进行特征提取,采用五重交义检验,对210个样本进行训练,建立基于支持向量机的溢油光谱定...     

油膜覆盖的非线性海面电磁散射多普勒谱特性研究

当海面上方漂浮油膜时,海面的毛细波成分将因油膜的阻尼作用而被破坏.本文采用PM谱,基于Marangoni阻尼效应,建立油膜覆盖的一维Creamer非线性海面模型,并简单分析了油膜的阻尼作用对海面轮廓的影响.在此基础上,利用迭代物理光学方法研究了L波段下该模型的后向散射回波的多普勒谱特性,通过与基于线性模型的海面散射回波多普勒谱对比发现,在大中入射角下,非线性海面散射回波与线性海面多普勒谱的差异不可忽略,说明采用Creamer非线性理论建立海面几何模型的必要性.研究发现,油膜覆盖海面的散射回波的多普勒频移及展宽与干净海面雷达回波的多普勒特性具有明显差异,这表明海面上漂浮的油膜对雷达散射回波的多普勒特性具有显著的影响.数值结果重点分析了入射角、油膜参数以及风速对油膜覆盖海面散射回波多普勒谱展宽和频移的影响规律.     

基于LIF的海面溢油状态识别研究

随着海洋运输业和海洋石油开采业的快速发展,溢油污染日益严重,给海洋环境和海洋生态平衡带来极大威胁。因此海洋溢油污染的治理、改善,成为海洋环境保护工程中刻不容缓的重要工作。而对不同状态溢油的识别则是解决溢油污染问题的基础与关键。海面上的溢油,主要包括未乳化与乳化两个不同阶段。前者以不同厚度的油膜形式存在,后者以不同油水比的溢油乳化物形式存在。不同状态的海面溢油具有不同的元素组成：油膜为纯油分子,乳化溢油为油水混合结构,构建出差异化的荧光基团。在激光作用下具备各自特征的荧光光谱信息,不同状态显示出较为明显的荧光光谱差异。光谱曲线的形状特征是荧光物质物理化学性质的一种外在体现,所以从光谱的特征形状来分析、比较一定的光谱参量可以达到物质分类和物种识别的目的和效果。为了实现海面溢油不同状态的快速分类识别,通过搭建的LIF探测系统,采集了常用成品油不同状态的荧光光谱,光谱曲线对比发现：乳化阶段的光谱会表现出荧光峰个数增多、荧光强度改变、荧光峰位偏移等一系列特征。在此基础上,根据表观统计学原理,提取光谱的均值、标准差、峰度系数、谱线宽度、曲线斜率等特征参量,并将这些特征值进行聚类分析。结果显示：基于...